신경신호의 계측은 신경계의 연구에 필수적인 도구로 최근 반도체미세전극기술 등 수십, 수백개의 채널로부터 신경신호를 기록할 수 있는 방법들이 발달함에 따라 많은 수의 뉴런으로부터 신경 신호를 측정하여 컴퓨터로 그 신호를 처리할 수 있는 시스템의 필요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 최대 16채널의 신경신호를 실시간에 측정하여 기록하고, 저장된 신호로부터 활동전위를 검출하며, 단일 뉴런들로부터의 신호를 분류하여 spike train의 형태로 저장한 뒤 여러 뉴런들간의 상관관계를 분석하기 위한 spike train 해석이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 보통사양의 PC이외에는 단지 신호획득보드만을 포함하여 다채널미세전극으로부터 뉴런의 신호를 측정, 증폭하여 호스트PC로 전송하고 저장하며 이로부터 활동전위를 검출하여 단일뉴런으로부터의 spike train으로 분류할 수 있다. 또한 저장된 spike train들로부터 신경회로망을 이루는 여러뉴런 들간의 관계를 분석하여 기능들이 시스템에 포함되어있다. 개발된 시스템을 사용하여 개구리 감각 신경의 신호를 실시간에 동시기록하여 활동전위을 검출하고 특징추출방법과 principal component analysis를 이용하여 분류한 뒤 spike train 해석을 수행하였다.
유사량 자료는 하천을 유지 관리하기 위하여 지속적으로 확보할 필요가 있다. 최근 해외에서는 유사량 자료 확보의 효율성 제고를 위해 초음파도플러유속계를 이용하여 간접적으로 유사량을 관측하는 연구가 시도되고 있다. 그러나, 기존 연구의 경우 주파수가 낮은 저주파 초음파도플러 유속계를 이용하여 대하천 및 실제 하천에서만 연구가 수행되었다. 이에 본 연구에서는 3 MHz의 높은 주파수가 적용된 수평초음파도플러유속계(H-ADCP)를 유량과 유사량 통제가 가능한 실험수로에 적용하여 획득한 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 입경에 따른 초음파의 반사특성을 규명하고, 대하천을 기반으로 개발된 신호대잡음비 보정 알고리즘의 적용성 검토를 실시하며, 보정된 신호대잡음비를 활용하여 실험수로 규모의 하천에서 유사량 측정 가능성을 검토하였다. 이를 위해, 레이저부유사측정기(LISST-100X)를 활용하여 실측 부유사농도 데이터를 획득하고 신호대잡음비와의 상관관계를 분석하였다. 또한, 수로 전 단면에 균일한 유사를 공급하기 위해 실험수로 규격에 맞게 유사공급장치를 제작하였으며, 초음파 반사특성 규명을 위해 입경이 다른 두 종류의 유사(Silt, Sand)를 활용하여 실험을 수행하였다. 기존 신호대잡음비 보정 알고리즘을 실험수로 측정결과에 대해 적용성 검토를 실시한 결과, 적절한 보정 결과를 보여 보정 알고리즘이 실험수로 규모에도 적용 가능함을 확인하였으며, 보정된 신호대잡음비와 부유사농도 사이의 상관관계 경향을 분석한 결과, 실트와 모래에 대해 전체적으로 일정한 연관성을 보여, 향후 추가적인 연구를 통해 신호대잡음비를 이용한 간접적인 유사량 관측이 가능할 것으로 사료된다.
영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.
심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 통신에서 주로 쓰이는 하향/상향링크(downlink/uplink)처럼 상호 간의 상관관계가 존재하는 두 개의 채널에 대한 시뮬레이션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존 방법의 문제점인 채널 간의 상관관계가 수학적 기준모델과 일치하지 않는 점을 개선한 방법이다. 레일리 페이딩 채널 시뮬레이션 모델은 유한개의 삼각함수의 합을 이용한 SOS(Sum-of-Sinusoids) 방법을 사용하였다. 이 방법은 페이딩 신호의 샘플들을 발생할 때 효율적인 방법으로 알려져 있으며 수학적 기준모델에 대한 정확한 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다. 제안된 모델은 기준모델의 이론적인 상관관계와 시뮬레이터로부터 얻은 채널 간의 상관관계의 오차를 줄이기 위해 MSE를 최소화하는 방식을 이용하면서 평균전력을 이론치와 같게 유지하는 방법이다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 기준모델의 수학적 상관관계를 더욱 정확히 모사하는 것을 확인하였다.
본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.
본 논문에서는 근전도의 신호만으로 동적 운동시 근육에 발생하는 근력 예측을 위한 수학적 모델의 개발에 목표를 두고 있다. 이를 위하여 인체의 관절 운동중에 발생하는 근력과 근전도의 상관관계를 규명하는 것이 필요하기 때문에 동역학적 관절모델로서 수근관절을 포함한 주관절이 고려되었으며, 기구학 및 동역학 해석을 위하여 2개의 자유도를 갖는 Flexible Goniometer 로 관절의 각변위, 각속도, 가가속도등의 데이터를 실시간 측정하였다. 근전도 측정을 위해서는 비교적 신호가 뚜렷한 이두박근이 선정되었으며, 운동시 발생하는 이두박근의 근전도 신호는 표면전극을 이용한 다태널 Noraxon EMG 장치로 측정하였다. 결과로서, 근력과 근전도의 측정 시간에 따른 적분값의 비교는 1차 함수의 형태로 비례하는 상관관계로 표현됨을 알 수 있었으며, 동적인 운동시 발생하는 근수축을 동심 수축 구간( Concentric Contraction Period)과 편심 수축 구간(Eccentric Contraction Period)으로 양분하여 분석하였을 때도 근력과 근전도의 측정 시간에 따른 적분값의 비교는 1차 함수의 형태로 비례함을 알 수 있었다. 이 상관관계식을 이용하여 근전도 신호 측정을 통하여 관절에 작용하는 근육의 근력 예측이 가능함을 알 수 있었으며, 각기 다른 신체 부위의 관절에도 적용할 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
본 연구는 부착식 PSC 텐던의 긴장력를 비파과적인 방법으로 추정하기 위한 방법을 소개한다. 제안기법은 텐던 정착단 양쪽 단부에 가속도계를 부착하고, 가속도신호의 도달 속도를 계측함으로써 텐던의 긴장력을 추정하는 방법이다. 가속도신호의 도달속도를 산성하기 위하여 신호의 상호상관을 이용하는 방법을 제안한다. 제안기법은 도입장력이 다른 6개의 8m 부착식 PSC 시험체를 통하여 검증되었다.
본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.
휘도-색차 신호에서 휘도 신호는 그레이 영상을 생성하고, 각각의 컬러 요소들을 단색 시스템으로 호환할 수 있다. 그리고 휘도-색차 신호의 각 컬러 요소들은 적은 상관 관계를 가지므로 신호를 부호화 또는 변조하는데 유용성을 지닌다. 그러나 각 컬러 신호들은 통계적으로 적은 상관 관계를 가지나 서로 독립적이지는 않다. 그러므로 본 논문은 컬러 요소들 간의 상호 의존적인 특징을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 휘도-색차 신호에 대한 워터마크 삽입 알고리즘을 제안한다. 따라서 디지털 워터마크의 견고성과 비시각성을 보장할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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